在PyTorch中，GPU训练时显卡显存free（即未被使用的显存）可能不会立即分配给当前任务。这是由于PyTorch具有内置的CUDA内存管理器，它负责在GPU内存之间管理数据的分配和移动。当PyTorch需要为一个张量分配内存时，它会向CUDA内存管理器申请一块适当大小的内存。如果该内存块已经存在于空闲池中，则会立即返回...
假设cudaMalloc/Free时间开销非常小,对于使用者来说可以忽略不计,那么再多设计一层显存管理机制,直接调用CUDA的API即可。但事实上,API的调用时间并不小,尤其是在框架使用的数据非常零碎且数量多时,需要反复的调用cudaMalloc/Free,该行为会直接影响程序整体性能,所以要尽量降低cudaMalloc/Free调用频次。与之类似的操作还...
通过修改session的config来控制显存的使用,两个方式对应的配置参数allow_growth 以及 per_process_gpu_memory_fraction 来控制显存的占用模式。[链接地址] 方式一: # 假设你需要使用总显存的一半,设置方式如下: gpu_options = tf.GPUOptions(per_process_gpu_memory_fraction=0.5) sess = tf.Session(config=tf.Conf...
def get_gpu_memory(): import platform if 'Windows' != platform.system(): import os os.system('nvidia-smi -q -d Memory | grep -A4 GPU | grep Free > tmp.txt') memory_gpu = [int(x.split()[2]) for x in open('tmp.txt', 'r').readlines()] os.system('rm tmp.txt') else:...
normal_memory_time = time.perf_counter() - start_time print(f"[进程 {rank}] 普通内存到GPU传输时间: {normal_memory_time:.6f} 秒") # 测试固定内存到GPU传输时间 start_time = time.perf_counter() pinned_tensor_gpu = pinned_tensor.to(device, non_blocking=True) ...
CUDA out of memory. 「Tried to allocate」 1.24 GiB (GPU 0; 15.78 GiB 「total capacity」; 10.34 GiB 「already allocated」; 435.50 MiB 「free」; 14.21 GiB 「reserved」 in total by PyTorch) 「Tried to allocate」:指本次 malloc 时预计分配的 alloc_siz...
会报经典的CUDA out of memory. Tried to allocate ...错误,例如: CUDA out of memory.「Tried to allocate」1.24 GiB (GPU 0; 15.78 GiB「total capacity」; 10.34 GiB「already allocated」; 435.50 MiB「free」; 14.21 GiB「reserved」in total by PyTorch) ...
a dict of gpu infos Pasing a line of csv format text returned by nvidia-smi 解析一行nvidia-smi返回的csv格式文本 ''' numberic_args=['memory.free','memory.total','power.draw','power.limit']#可计数的参数 power_manage_enable=lambdav:(not'Not Support'inv)#lambda表达式,显卡是否滋瓷power man...
manager.free_memory() 输出: [进程 1] 普通内存到GPU传输时间: 0.013695 秒 [进程 1] 固定内存到GPU传输时间: 0.013505 秒 [进程 1] 固定内存的传输速度是普通内存的 1.01 倍 [进程 0] 普通内存到GPU传输时间: 0.013752 秒 [进程 0] 固定内存到GPU传输时间: 0.013593 秒 [进程 0] 固定内存的传输速度是...
CUDA out of memory.Tried to allocate1.24 GiB (GPU0; 15.78 GiBtotal capacity; 10.34 GiBalready allocated; 435.50 MiBfree; 14.21 GiBreservedin total by PyTorch) Tried to allocate:指本次 malloc 时预计分配的 alloc_size; total capacity:由 cudaMemGetInfo 返回的 device 显存总量; ...